神经网络的直观解释（转载）

最新推荐文章于 2024-04-25 16:34:40 发布
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计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
如何使用 DANN 改进神经网络
最新发布
gongdiwudu的专栏
06-03 4243
由于其多功能性，神经网络是大多数现代机器学习管道的主要内容。他们处理非结构化数据的能力是一种祝福，因为它让我们能够部分地——部分地——在这里发挥重要作用——用计算规模（更便宜、更容易获得）取代领域洞察力（昂贵且难以获得）。
卷积神经网络的直观理解（非常直观）
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OpenFPGA的博客
06-27 1万+
本文转自：An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks 翻译地址：http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/ 什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？ 　　卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。...
关于神经网络的直观理解
qq_41744697的博客
08-29 221
最好有一点线性回归和逻辑回归的基础知识，才能有更深刻的理解。 宏观认识：https://blog.csdn.net/qq_41744697/article/details/108288099 以下参考吴恩达机器学习视频讲义： 1、我们有了逻辑回归，为啥还需要神经网络？ 2、神经网络长啥样？ 3、神经网络的前向传播 我们来尝试计算第二层的数值： 仔细看： 所以多层的神经网络可以看成多层逻辑回归的堆叠，所以具备了任意拟合函数的能力，随便一个简单的多元函数经过多层的逻辑回归之后具备了多层权重，可
神经网络的直观解释
kimi985566的博客
04-08 1501
转载自: http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物...
神经网络的直观解释相关文档
bitcarmanlee的博客
12-24 512
1.http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/ 什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？2.https://www.zhihu.com/question/39022858 卷积神经网络工作原理直观的解释？
卷积神经网络的一些直观解释
ha_ha_ha233的博客
04-30 334
卷积神经网络的一些直观解释刚刚读完一篇博客：《An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks》，博客挺长的，我把自己觉得精彩的部分摘抄下来了。博客地址点击打开链接博客的中文翻译版点击打开链接原文的英文博客用词造句都挺友好的，为了便于阅读顺便把中文翻译搬过来。The Convolution StepIn the table belo...
卷积神经网络的应用实例,卷积神经网络可解释性
aifamao6的博客
09-28 878
比如如下的梯度计算：如果不巧我们的样本导致每一层的梯度都小于1，则随着反向传播算法的进行，我们的δl会随着层数越来越小，甚至接近越0，导致梯度几乎消失，进而导致前面的隐藏层的W,b参数随着迭代的进行，几乎没有大的改变，更谈不上收敛了。简单理解，就是在反向传播的算法过程中，由于我们使用了是矩阵求导的链式法则，有一大串连乘，如果连乘的数字在每层都是小于1的，则梯度越往前乘越小，导致梯度消失，而如果连乘的数字在每层都是大于1的，则梯度越往前乘越大，导致梯度爆炸。同样的，当z的取值越来越小时，也有这个问题。
【神经网络和深度学习】笔记 - 第四章 神经网络可以实现任意函数的直观解释【转】...
zzb2760715357的博客
09-18 203
本文转载自： 文章导读： 1. 两个前提 2. 单输入单输出的情况 3. 一般情形：多输入多输出情况 4. 使用sigmoid以外的神经元 5. 修正阶跃函数 6.总结 神经网络最令人激动的一个性质，就是它可以实现任意功能的函数。而且是即使对于只有一个隐藏层的神经网络，这个结论依然成立。 大部分神经网络的使用者都知道这个性质，但是并不理解为什么神经网络会有这样的性质。而其理论证明对于非数学专业...
基于卷积神经网络的Cifar-10图像分类
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
04-25 1702
本次实验使用Cifar10数据集，Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集，其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、 青蛙、马、船、卡车10个类别。每个类中包含了6000张图片。整个数据集中包含了6万张32×32的彩色图片。该数据集被分成50000和10000两部分，50000作为训练数据，用来做训练；10000是测试数据，用来做验证。
modelAngle.h5
05-30
modelAngle.h5
model.h5 model.json
06-21
人脸表情识别模型（keras的模型加载，先将json类型重构为model结构）
python tensorflow 文本提取_tensorflow/keras/pytorch实现对自然场景的文字检测及端到端的OCR中文文字识别 - pytorch中文网...
weixin_39922004的博客
12-05 1030
本文基于tensorflow、keras/pytorch实现对自然场景的文字检测及端到端的OCR中文文字识别参考github仓库实现功能文字方向检测 0、90、180、270度检测文字检测 后期将切换到keras版本文本检测 实现keras端到端的文本检测及识别不定长OCR识别环境部署Bash##GPU环境sh setup.sh##CPU环境sh setup-cpu.sh##CPU python3...
Ubuntu运行中文识别CHINESE
zpeien
04-01 547
一、下载ＣHINESE-OCR 该项目github地址：GitHub - xiaofengShi/CHINESE-OCR: [python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现ctpn+crnn+ctc实现不定长场景文字OCR识别 或者gitee地址： CHINESE-OCR: [python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/pytorch实现ctpn+crnn+ctc实现不定长场景文字OCR识别 二、配置环境 1、需要安装几个库 sudo .
使用Python基于VGG/CTPN/CRNN的自然场景文字方向检测/区域检测/不定长OCR识别
aohun0743的博客
08-13 2352
GitHub：https://github.com/pengcao/chinese_ocrhttps://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境...
关于神经网络的正确说法,神经网络通俗的解释是
m0_54846070的博客
09-01 1288
神经网络的学习，也就是训练过程，指的是输入层神经元接收输入信息，传递给中间层神经元，最后传递到输出层神经元，由输出层输出信息处理结果的过程好文案。在这个过程中，神经网络通过不断调整网络的权值和阈值，达到学习、训练的目的，当网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数后，学习就可以停止了。其实百科介绍的很详细，如“人工神经网络是模拟人脑结构的思维功能，具有较强的自学习和联想功能，人工干预少，精度较高，对专家知识的利用也较少。...
简单解释bp神经网络_神经网络的最简单，最直观的解释
weixin_26712591的博客
09-17 946
简单解释bp神经网络What would you do with an artificial brain? Do your homework? Beat the stock market? Take over the world? The possibilities are endless. What if I told you that humans have already built an ...
卷积神经网络的直观解释（笔记）
忧郁一休
03-05 1万+
卷积神经网络 CNN 卷积操作 ReLU 池化 全连接 LeNet AlexNet GoogleNet VGGNet ResNets DenseNet
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